ITSM 시스템을 구축 시 서비스 지원(Service Support)영역과 서비스 공급(Service Delivery) 부분과 동일하게 보안관리 영역을 지원하기에 보안관리 업무의 성숙도를 효율적으로 측정하였다. 보안관리 영역의 성숙도측정은 업무담당자의 인터뷰를 거쳐 업무성숙도를 측정, 결과분석 및 To-Be모델을 계획하였다. 업무성숙도의 측정은 9개도메인과 63개의 세부항목으로 구성하였으며 각 세부항목별 가중치와 기준점수를 부여하여 각 조직구성원들 개인의 보안업무 비중도, 보안업무의 성숙도를 함께 측정하였다.
무선방송환경은 모바일 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이터를 보낼 수 있다는 특징으로 인하여 많은 관심을 받아왔다. 그러나 기존 대부분의 연구는 한 개의 독립적인 데이터를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 하였고, 질의어와 같이 상호 관련된 여러 데이터를 동시에 획득해야 하는 경우에 대한 연구는 미비했다. 또한 그러한 논문들에서도 질의어 내의 데이터들이 다른 채널상의 동일시간에 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되어 왔고 각 데이터의 요청빈도에 따른 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 우리는 본 논문에서 이러한 데이터들을 채널에 할당하는 문제뿐만 아니라 여러 질의어에 포함되어 상대적으로 요청빈도가 높은 데이터들을 한 방송 사이클 동안 다중 채널상에 여러 번 할당되게 하여 해당 질의어에 속한 데이터들을 모두 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 줄이는 새로운 방법을 제안한다.
목적: 보건의료 관리 분야의 진로는 급변하는 사회적 요구와 시대적 흐름에 발맞추어 다양한 형태로 변화하여 왔다. 본 연구에서는 학습 수요자 측면으로 교과과정에 대한 만족도와 보건의료 계열 취업에 영향을 미치는 요인을 분석하여 보건의료 계열 학과 학생들의 취업률을 향상시킬 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 방법: 경기도 성남시 소재 보건의료 계열 학과 163명을 대상으로 2013년 5월 6일부터 5월 9일까지 설문조사를 거쳐 분석을 실시하였다. 결과: 성별에 따른 교육과정의 만족도는 통계적으로 유의하지 않았으나, 고학년으로 올라갈수록 교육과정에 대한 만족도가 낮은 것으로 분석되었다. 성별과 학년에 따라 자격증 취득 계획 여부는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 즉, 성별이 여학생이고 학년이 낮을수록 전공관련 자격증 취득 계획이 높았다. 전공관련 자격증 취득에 영향을 미치는 요인으로는 '성별', '학년(학번)', '보건의료계열 분야로의 취업 여부'가 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보건의료계열 취업 여부에 영향을 미치는 요인으로는 '교육과정 만족도', '전공관련 자격증 취득 계획'이 통계학적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론: 보건의료관련 학과 학생들의 동일계열 취업률을 향상시키기 위해서는 전공관련 자격증 취득에 직접 간접적으로 영향을 미치는 학생들의 요구를 파악하여 교육과정에 반영하는 것이 중요할 것이다.
본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.
공모자 추적기법에서의 임계치는 추적기법에 의해서 신원이 밝혀질 수 있는 공모자들의 최대 수를 의미한다. 본 논문의 대상이 되는 선형오류수정부호를 이용한 공모자 추적기법에서는 기반이 되는 오류수정부호의 오류수정능력에 의해서 임계치가 결정된다. 본 연구에서는 공모의 규모가 임계치를 넘었을 경우에 발생하는 현상을 추적기법의 조합론적인 특성을 중심으로 분석하고, 이를 기반으로 동일한 불법 복호화 키를 만들어 낼 수 있는 두 개의 상호 독립적인 사용자 그룹의 존재 가능성을 보인다.
본 연구에서는 20대의 건강한 남자대학생 45명을 대상으로 작업조건(안정상태, 연산작업상태, 휴식상태, 반복연산작업상태, 연산작업후 아정상태)과 연산레벨(연산작업의 난이도)에 따른 생리신호의 측정을 위한 실험 프로토콜을 제안하고 측정된 생리신호에 대한 분석을 하였다. 연산작업에 대하여 측정된 파라메터에 대하여 1) 정규분포화를 위한 파라메터의 변환 2) 파라메터간의 산관관계의 조사 3) 연산작업에 대한 파라메터의 표준화 4) 작업조건과 연산레벨에 대한 파라메터의 차이에 대한 유의성검정을 하여 연산스트레스를 평가할 수 있는 파라메터를 추출하였다. 연산작업시의 파라메터는 안정산태의 파라메터와 유의적인 차이를 나타내어 연구에 사용된 연산작업이 생리신호의 변화를 발생시키는 것으로 밝혀졌고 연산작업후의 휴식상태에서 측정된 대부분의 파라메터의 갓이 연산작업전의 안정상태의 파라메터의 통계적으로 유의적인 차이가 없어서 본 연구에 사용된 연산작업은 단기적 스트레스를 유발하는 것으로 밝혀졌다. 그리고, 동일한 연산레벨에 대한 연산작업을 반복하더라도 파라메터의 값은 처음으로 연산작업을 할 때의 파라메터의 값과 유의적인 차이가 없었다. 그러나, 연산레벨에 따라서는 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, 코끝의 Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수는 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 이들 파라메터를 사용하면 연산스트레스의 강도를 지수화할 수 있을 것이다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.
센서 네트워크에 대한 보안은 일반 네트워크와 동일하게 보안성, 무결성, 가용성 등이 요구된다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크는 무선 통신을 하는 네트워크이고, 고정된 인프라가 없으며, 네트워크 토폴로지가 자주 변하는 특징으로 인해 보안문제는 어려운 것으로 인식되고 있다. 특히, 센서 노드의 에너지와 같은 자원 고갈을 유발하여 정상적인 동작을 못하게 하는 서비스 거부(Denial of Service, DoS)와 같은 공격에 취약하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 일반적인 구성을 통해 발생할 수 있는 DoS 공격의 유형을 분석하고, 보안요구사항을 제시하였다. 제시한 보안요구사항은 DoS 공격 뿐 아니라 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 보안요구사항을 마련하는 데에 기초가 될 것으로 기대한다.
분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.
기존의 안전교육 교수방법은 강의 방식으로 전달하고 있어 근로자의 참여를 이끌어내는데 한계점이 있으며, 불안전한 행동에 의한 안전사고를 예방하기 위해서는 스마트 체험식 안전교육으로 패러다임을 전환할 필요성이 있다. [연구배경/목적]:스마트 체험식 안전교육은 건설현장에서 근로자들이 보다 더 빠르게 위험을 인지하고 여기에 맞는 안전작업 이행과 위험발생 시 응급대처 능력 등을 향상시키므로 사전사후 학습전이의 효과성을 검정할 수 있다. 이러한 관점에서 안전사고를 예방하기 위한 본 연구는 안전교육의 체험학습방법과 참여방법, 교육콘텐츠 접근방법을 통하여 근로자의 안전행동 유도와 불안전행동 감소에 미치는 영향검증이 목적이다. [연구방향/범위]:실제 건설현장과 동일하게 작업환경을 구성해 놓은 스마트 체험식 안전교육시설에서 추락체험, 낙하물체험, 장비협착체험, 화재, 감전재해 등의 실제 사고를 체험해 볼 수 있도록 만들어진 체험학습 방법과 가상(VR, AR, 메타버스)공간에서 간접경험 할 수 있는 참여방법을 다룰 것이다. 그리고 안전체험교육 사전사후의 분석을 통하여 안전 학습전이 성과를 분석한다. [연구 분석방법]:연구의 주요 변인으로는 Human-Error, 안전행동요인, 불안전행동요인, 위험감수성, 조직특성, 조직의 안전문화, 조직의 역량, 안전교육특성, 교육콘텐츠 변화가 사전사후 분석을 통하여 현장 작업 시 안전 학습전이의 효과성을 검정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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